海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5（You Only Look Once v5）的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。